无法将 Pandas 数据框中的列转换为整数数据类型

Question

我有这段代码，它通过从现有列中提取信息来操作数据集以创建新列。为了使用 pd.merge 函数将数据与另一个数据集正确匹配，我想将“通道 ID”列转换为整数。尽管当前使用 .astype(int)，但结果数据类型显示为 float64，查看带有 .info() 的帧

def cost(received_frame):
    received_frame.columns = ['Campaign', 'Ad Spend']
    campaigns = received_frame['Campaign']
    ID = []
    for c in campaigns:
        blocks = re.split('_', c)
        for block in blocks[1:]:
            if len(block) == 6 and block.isdigit(): 
                ID.append(block)
    ID = pd.Series(ID).str.replace("'","")
    ID = pd.DataFrame(ID)
    both = [ID,received_frame]
    frame = pd.concat(both,axis=1)
    frame.columns = ['Channel ID', 'Campaign', 'Ad Spend']
    frame['Channel ID'] = frame['Channel ID'].dropna().astype(int)
    return frame

Answer 1

当你写

frame['Channel ID'].dropna().astype(int)

当您删除 NA 时，您将返回一个索引可能更少的系列。

然后，当您将其分配为

frame['Channel ID'] = frame['Channel ID'].dropna().astype(int)

它与现有值（根据索引）执行某种合并，这些值是浮点数，因此它也必须转换这些值。

您应该用其他东西替换它，具体取决于您的问题（fillna？）。